エッジの種類を抽出する
この演習では、customer データフレーム内の顧客IDを customer edgelist と照合し、各エッジが churn、non-churn、もしくは混合エッジのどれに当たるかを確認します。
match() 関数を使って、edgelist に2つの列を追加します。
from列の churn ステータスを格納するfromLabelto列の churn ステータスを格納するtoLabel
match(x, y) コマンドは、x が y のどこにあるかの位置ベクトルを返します。上図では match(edgeList$from, customers$id) は 1,1,1,2,2 です。たとえば、edgeList$from の4行目（id が 393 の顧客）は、customers$id の2番目の要素です。
この顧客の churn ラベルは customers[2,2]、すなわち 0 です。
同様に、edgeList$from の各顧客の churn ラベルは customers[match(edgeList$from, customers$id),2] となります。
この演習はコースの一部です
R で学ぶネットワークデータの予測分析
演習の手順
customers$idをedgeList$fromにマッチさせ、customers$churnを取り出して、edgeListデータフレームにFromLabelという列を追加し、fromノードのラベルを入れてください。toエッジについても同様に実施し、この列名はToLabelとしてください。FromLabelとToLabelの列を合計した値を格納するedgeType列をedgeListデータフレームに追加してください。- 各エッジタイプの数を確認するために、
table()関数を使用してください。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Add the column edgeList$FromLabel
edgeList$FromLabel <- customers[match(edgeList$___, customers$___), 2]
# Add the column edgeList$ToLabel
edgeList$ToLabel <- customers[___(___, ___), 2]
# Add the column edgeList$edgeType
edgeList$edgeType <- edgeList$___ + edgeList$___
# Count the number of each type of edge
___(edgeList$edgeType)